Los datos son hoy un activo empresarial de primer orden, ya que son claves para disponer de información útil para las organizaciones a la hora de tomar decisiones comerciales y generar nuevas oportunidades de negocio. Para ello, es necesario invertir en soluciones de Data Analytics, y cloud es la infraestructura adecuada para desplegar este tipo de proyectos.
Antes de explicar nuestra visión sobre cómo contribuye cloud a convertir los datos corporativos en valor real para una empresa, conviene diferenciar entre dos conceptos que, actualmente, se utilizan indistintamente pero que se refieren a dos aspectos diferentes de la disciplina de Data Analytics o analítica de datos. Se trata de los términos Business Analytics (analítica de negocio) y Business Intelligence (inteligencia de negocio). El primero consiste en organizar los datos históricos de una empresa para comprender las tendencias y conseguir una imagen de la situación actual a la que se enfrenta. Son herramientas prescriptivas. En cambio, el segundo se refiere a soluciones que proporcionan información y tendencias de futuro, lo que le permite un ajuste de la estrategia y prepararse para lo que está por venir con más garantías. Los análisis que proporcionan son predictivos, para lo que es necesaria la tecnología de inteligencia artificial y machine learning.
Sin duda, la inteligencia artificial, aplicada al análisis de datos, será cada día más necesaria para manejar el ingente volumen de datos que se generan hoy en una organización. Dentro de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático enseña a las aplicaciones a ser más precisas al predecir ciertos comportamientos utilizando datos anteriores. Por ejemplo, cuando el aprendizaje automático con una solución ERP, utiliza sus datos pasados y actuales para predecir tendencias futuras.
Tener esa capacidad redunda en más ingresos, mayor eficiencia y en una reducción de los costes de las operaciones.
Cómo aprovechar al máximo las posibilidades de la analítica
En Syntax, hemos ayudado a empresas como PortAventura, a impulsar sus proyectos para dotar de inteligencia a sus operaciones, utilizando la nube como base. El modelo cloud está sirviendo para introducir importantes mejoras frente a la rigidez de las soluciones de almacenamiento de datos tradicionales, que limitan la flexibilidad y el alcance de las estrategias en este campo.
Y esto es posible gracias a los data lakes en la nube, que permiten a las empresas utilizar técnicas analíticas más avanzadas y sofisticadas para realizar mejores análisis. Son repositorios centralizados que permiten almacenar, compartir, gobernar y descubrir los datos estructurados y no estructurados de una organización. En conclusión, son almacenes de datos en la nube que pueden albergar grandes cantidades de datos sin procesar en su formato nativo y sin que importe su procedencia.
Son ya muchas empresas las que utilizan data lakes para almacenar sus datos porque, con ellos, toda la información potencialmente importante está disponible de forma centralizada y colectiva, sin importar que sean muy relevantes y de uso constante; que sean importantes y se consuman a intervalos regulares, por ejemplo, para realizar informes, o que se utilicen muy poco.
Otro beneficio es su capacidad para ayudar a los usuarios a analizar rápida y convenientemente una gran cantidad de datos y, además, al ser más sencillo de implementar y escalar, se acelera la velocidad de los proyectos y bajan los costes.
En definitiva, los data lakes permiten a las organizaciones recopilar más datos, de más fuentes, en menos tiempo y a menor coste. Con una implementación adecuada y con el gobierno y los procesos apropiados, pueden generar análisis más sólidos y una toma de decisiones más rápida, que es el objetivo que persiguen las empresas impulsadas por los datos.
En Syntax ayudamos a las empresas a migrar sus datos a los data lakes de AWS para que, posteriormente, puedan ser analizados a través de herramientas de Business Analytics.
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